


Python-Simulationsmethode zum Aufteilen großer Dateien und zum Implementieren einer Multithread-Verarbeitung
In diesem Artikel wird hauptsächlich die Methode von Python zur Implementierung der simulierten Aufteilung großer Dateien und der Multithread-Verarbeitung vorgestellt, die das Lesen, Aufteilen und Multithreading von Python-Dateien umfasst. Freunde mit Bedarf können sich auf die Beispiele dieses Artikels beziehen
Beschreibt, wie Python die Simulation der Aufteilung großer Dateien und der Multithread-Verarbeitung implementiert. Teilen Sie es als Referenz mit allen. Die Details lauten wie folgt:
#!/usr/bin/env python #--*-- coding:utf-8 --*-- from random import randint from time import ctime from time import sleep import queue import threading class MyTask(object): """具体的任务类""" def __init__(self, name): self.name = name self._work_time = randint(1, 5) def work(self): print("Task %s is start : %s, sleep time= %d" % (self.name, ctime(), self._work_time)) sleep(self._work_time) print("Task %s is end : %s" % (self.name, ctime())) class MyThread(threading.Thread): """多线程的类""" def __init__(self, my_queue): self.my_queue = my_queue super(MyThread, self).__init__() def run(self): while True: if self.my_queue.qsize() > 0: self.my_queue.get().work() else: break def print_split_line(num=30): print("*" * num) if __name__ == "__main__": print_split_line() import my_read_file # 分割文件 sf = my_read_file.SplitFiles(r"F:\multiple_thread_read_file.txt", line_count=300) file_num = sf.split_file() queue_length = file_num my_queue = queue.LifoQueue(queue_length) threads = [] for i in range(queue_length): file_name = sf.get_part_file_name(i) mt = MyTask(file_name) my_queue.put_nowait(mt) for i in range(queue_length): mtd = MyThread(my_queue) threads.append(mtd) for i in range(queue_length): threads[i].start() for i in range(queue_length): threads[i].join() print_split_line()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Simulationsmethode zum Aufteilen großer Dateien und zum Implementieren einer Multithread-Verarbeitung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Es gibt kein absolutes Gehalt für Python- und JavaScript -Entwickler, je nach Fähigkeiten und Branchenbedürfnissen. 1. Python kann mehr in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen bezahlt werden. 2. JavaScript hat eine große Nachfrage in der Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung, und sein Gehalt ist auch beträchtlich. 3. Einflussfaktoren umfassen Erfahrung, geografische Standort, Unternehmensgröße und spezifische Fähigkeiten.

Die H5 -Seite muss aufgrund von Faktoren wie Code -Schwachstellen, Browserkompatibilität, Leistungsoptimierung, Sicherheitsaktualisierungen und Verbesserungen der Benutzererfahrung kontinuierlich aufrechterhalten werden. Zu den effektiven Wartungsmethoden gehören das Erstellen eines vollständigen Testsystems, die Verwendung von Versionstools für Versionskontrolle, die regelmäßige Überwachung der Seitenleistung, das Sammeln von Benutzern und die Formulierung von Wartungsplänen.

Obwohl eindeutig und unterschiedlich mit der Unterscheidung zusammenhängen, werden sie unterschiedlich verwendet: Unterschieds (Adjektiv) beschreibt die Einzigartigkeit der Dinge selbst und wird verwendet, um Unterschiede zwischen den Dingen zu betonen; Das Unterscheidungsverhalten oder die Fähigkeit des Unterschieds ist eindeutig (Verb) und wird verwendet, um den Diskriminierungsprozess zu beschreiben. In der Programmierung wird häufig unterschiedlich, um die Einzigartigkeit von Elementen in einer Sammlung darzustellen, wie z. B. Deduplizierungsoperationen; Unterscheidet spiegelt sich in der Gestaltung von Algorithmen oder Funktionen wider, wie z. B. die Unterscheidung von ungeraden und sogar Zahlen. Bei der Optimierung sollte der eindeutige Betrieb den entsprechenden Algorithmus und die Datenstruktur auswählen, während der unterschiedliche Betrieb die Unterscheidung zwischen logischer Effizienz optimieren und auf das Schreiben klarer und lesbarer Code achten sollte.

PS "Laden" Probleme werden durch Probleme mit Ressourcenzugriff oder Verarbeitungsproblemen verursacht: Die Lesegeschwindigkeit von Festplatten ist langsam oder schlecht: Verwenden Sie Crystaldiskinfo, um die Gesundheit der Festplatte zu überprüfen und die problematische Festplatte zu ersetzen. Unzureichender Speicher: Upgrade-Speicher, um die Anforderungen von PS nach hochauflösenden Bildern und komplexen Schichtverarbeitung zu erfüllen. Grafikkartentreiber sind veraltet oder beschädigt: Aktualisieren Sie die Treiber, um die Kommunikation zwischen PS und der Grafikkarte zu optimieren. Dateipfade sind zu lang oder Dateinamen haben Sonderzeichen: Verwenden Sie kurze Pfade und vermeiden Sie Sonderzeichen. Das eigene Problem von PS: Installieren oder reparieren Sie das PS -Installateur neu.

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Das Kopieren und Einfügen des Codes ist nicht unmöglich, sollte aber mit Vorsicht behandelt werden. Abhängigkeiten wie Umgebung, Bibliotheken, Versionen usw. im Code stimmen möglicherweise nicht mit dem aktuellen Projekt überein, was zu Fehlern oder unvorhersehbaren Ergebnissen führt. Stellen Sie sicher, dass der Kontext konsistent ist, einschließlich Dateipfade, abhängiger Bibliotheken und Python -Versionen. Wenn Sie den Code für eine bestimmte Bibliothek kopieren und einfügen, müssen Sie möglicherweise die Bibliothek und ihre Abhängigkeiten installieren. Zu den häufigen Fehlern gehören Pfadfehler, Versionskonflikte und inkonsistente Codestile. Die Leistungsoptimierung muss gemäß dem ursprünglichen Zweck und den Einschränkungen des Codes neu gestaltet oder neu gestaltet werden. Es ist entscheidend, den Code zu verstehen und den kopierten kopierten Code zu debuggen und nicht blind zu kopieren und einzufügen.

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